news 2026/5/16 4:00:48

绝缘子缺陷检测数据集2148张VOC+YOLO格式

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
绝缘子缺陷检测数据集2148张VOC+YOLO格式

绝缘子缺陷检测数据集2148张VOC+YOLO格式

数据集格式:Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件,仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数):2148
标注数量(xml文件个数):2148
标注数量(txt文件个数):2148
标注类别数:9
所在github仓库:datasets_sl
标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应,而以labels文件夹classes.txt为准):["Glassdirty","Glassloss","Polymer","Polymerdirty","Two glass","broken disc","insulator","pollution-flashover","snow"]
标签中文对照:玻璃脏污、玻璃损失、聚合物、聚合物脏污、双玻璃、破损盘片、绝缘体、污染闪络、积雪
每个类别标注的框数:
Glassdirty 框数 = 289
Glassloss 框数 = 135
Polymer 框数 = 96
Polymerdirty 框数 = 220
Two glass 框数 = 202
broken disc 框数 = 808
insulator 框数 = 1583
pollution-flashover 框数 = 1471
snow 框数 = 9
总框数:4813
每个类别占有图片数:
Glassdirty 占有图片数 = 185
Glassloss 占有图片数 = 113
Polymer 占有图片数 = 92
Polymerdirty 占有图片数 = 151
Two glass 占有图片数 = 196
broken disc 占有图片数 = 627
insulator 占有图片数 = 1442
pollution-flashover 占有图片数 = 643
snow 占有图片数 = 6
图片分辨率:640x640
使用标注工具:labelImg
数据集是否增强:是
标注规则:对类别进行画矩形框
重要说明:数据集没有划分训练验证测试集需自行划分
特别声明:本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证

标注及图片情况如下:

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